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Muse Wonder (max) vs Qwen3.8 2.4T A95B (high)

平均スコアは 7.9 vs 7.9 でほぼ同等です。 Qwen3.8 2.4T A95B (high) の benchmark コストが低く、$2.949 vs $4.766 です。 Muse Wonder (max) の方が高速で、44.39s vs 120.88s です、成功率は 75.4% vs 75.4% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-13

比較対象モデル

順位
#113
合計出力トークン
219,635
応答時間(平均)
44.39s
合計コスト
$4.766
順位
#111
合計出力トークン
368,836
応答時間(平均)
120.88s
合計コスト
$2.949
おすすめモデル Muse Wonder (max)

ここでは最高スコア(7.9)で、Qwen3.8 2.4T A95B (high) より約 2.7 倍速く応答します。

詳細比較

指標 Muse Wonder Muse Wonder max リリース: 2026-10-13 Qwen3.8 2.4T A95B Qwen3.8 2.4T A95B high リリース: 2026-08-12
スコア 7.9 7.9
順位 #113 #111
信頼性 9.0 9.6
一貫性 8.9 8.4
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 75.4% 75.4%
不安定なテスト 3 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 29.783 18.696
合計コスト $4.766 $2.949
入力価格 $4.000 / 1M $2.000 / 1M
出力価格 $20.000 / 1M $6.000 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.200 / 1M $0.250 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 93,126 295,642
出力トークン 10,497 115,041
推論トークン 209,138 353,398
応答時間(平均) 44.39s 120.88s
応答時間(最大) 287.79s 532.28s
応答時間(合計) 1021.02s 2780.16s
パラメータ ~1T 総数 (~50B アクティブ) 2.4T 総数 (95B アクティブ)
公開状況 クローズド 重み公開

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#113 Muse Wonder

max
コスト
$0.429
時間
207.0s
トークン
21,515 tok

#111 Qwen3.8 2.4T A95B

high
Reached the allocated time limit (600 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
600.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Muse Wonder 10.0 10.0 100.0% 0 58.38s 7,401 1,942 65,131
Qwen3.8 2.4T A95B 5.9 6.3 55.6% 1 160.52s 6,399 3,310 48,078

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